多型号武器的目标优化分配问题研究

对地面防空中多型号武器的目标优化分配问题进行了研究。其中包括多目标通道地空导弹武器系统杀伤区的确定、各火力单位相对于飞机类、导弹类目标的射击诸元计算、目标优化分配模型的建立及其求解。

地面防空目标优化分配问题研究

在多年来从事指挥自动化系统研究的基础上,对地面防空目标分配中的若干问题进行了研究。其中包括多目标通道地空导弹武器系统杀伤区的确定,各火力单位相对于飞机类、导弹类目标的射击诸元计算,目标优化分配模型的建立及其求解。

多通道舰空导弹武器系统单舰防空的目标分配

在单舰防空、面临多目标来袭并且可以抗击多目标时,针对多通道舰空导弹武器系统应当如何优选目标并决定抗击目标顺序使我舰抗击效果最佳,建立了最优、判断等模型,着重对多通道舰空导弹武器系统的转火射击进行了可行性判断,并在此基础上进行最优决策,最终确定射击来袭目标次序.计算机仿真表明,该模型可以有效地增加抗击来袭的目标数,使单舰的防空能力得到显著提高.

高炮与防空导弹射击时机互补性研究

防空火力分配包含武器目标匹配和武器单元的射击时机分配两部分,其目的是明确由哪些火力装置对哪些目标在何时进行射击。在对防空导弹和高炮弹道特性及射击特点之间的差异进行分析的基础上,引入实例,分别对导弹有控弹道模型以及高炮弹头的飞行时间曲线进行了计算;根据它们的飞行时间曲线,分析了二者对同一航路的射击时机,定量论证了防空导弹和高炮的互补性,为弹炮结合防空系统的设计优化提供依据。

基于蚁群算法的防空C^3I系统火力分配模型研究

针对当前火力分配问题实现难度大的特点,分析各种火力分配优化方法的优缺点,运用新型蚁群算法尝试解决WTA问题。建立了基于蚁群算法的火力分配优化模型,描述了解火力分配问题的一般步骤,通过实例给出了算法,解决了WTA问题。并与匈牙利法相比较,结果表明该方法的合理性和有效性,特别是在武器—目标数较大时,其效率要高于常用的匈牙利法。

防空体系化作战的目标分配模型设计

在防空武器装备体系化作战中,目标分配是防空体系化作战的核心。采用基于优化排序的蚂蚁策略的蚁群算法,解决防空体系化作战中目标分配计算量大的问题。同时,将目标分配中的目标航路捷径引入到蚁群算法中,提高了蚁群算法针对目标分配的计算效率。通过算例的计算表明,该算法收敛快速,计算结果满足目标分配要求。

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。

基于可射击概率约束的防空作战火力优化分配

针对防空作战火力优化分配中未考虑可射击概率影响防空作战效能的问题,提出一种基于可射击概率约束的火力分配模型。该模型综合考虑可射击概率、空袭强度、火力单元转火时间等多种因素,能够在保证满足可射击概率和联合毁伤概率阈值前提下,优先使用反应快的火力单元拦截飞临时间短的目标,并尽量减少火力资源消耗,为防空系统提供持续作战能力。提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进平衡优化器优化算法,对模型进行求解。该算法首先使用Tent混沌映射初始化种群,增强种群多样性;其次引入惯性权重平衡局部搜索和全局搜索能力,有效提高了算法的寻优能力。仿真计算结果验证了所提模型的优点以及优化算法的有效性。

网络化多传感器-多武器协同防空任务规划

针对网络化防空体系的多传感器-多武器协同任务规划问题,考虑任务要求、装备性能、运用限制等约束,构建多武器拦截与多传感器跟踪任务规划模型。前者以拦截时机、次数等为优化目标,输出武器-目标配对以及对目标的拦截时段、跟踪时间要求;后者以满足跟踪时间要求为目标,输出传感器-目标配对和对目标的跟踪时段。设计了基于时段优选拼接和分支定界法的多传感器-多武器协同任务规划算法,生成多传感器-多武器协同交战计划,支持多传感器接力跟踪、跨平台打击引导、多武器协同抗击。在假定的舰艇编队与预警机协同防空场景下验证了所设计模型的有效性。

基于分割时间窗的武器任务分配优化算法

针对多武器多目标任务分配(Multiple Weapon Task Assignment,MWTA)中火力交叠区分配规则单一、武器利用率不高、协同作战效能不佳的问题,从时间维度重新分析了对空防御MWTA问题,将火力交叠区转换成面向具体来袭目标的可行射击窗交叠区,并提出了时间窗分割系数对其进行离散处理,建立了以我舰生存概率最高和尽早拦截来袭目标为优化目标的MWTA模型,为提高武器利用率、增加火力拦截次数奠定了基础。考虑分割时间窗增加了遗传变异过程中模型约束违反风险,设计了两类约束惩罚函数对非支配遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ)进行改进应用,避免了求解过程中有效个体的大量流失。实验结果表明,本研究所提方法可实现对火力交叠区任务的优化分配,有效提高多目标多武器火力协同决策效果。